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当你的健康计划终止时该怎么办。......
如果您的计划终止服务区内的保险或退出 FEHB 计划，您通过 FEHB 计划获得的任何补充牙科和/或视力保险也将终止。联邦雇员牙科和视力保险计划 (FEDVIP) 为符合条件的联邦雇员和退休人员提供牙科和视力保险。部落雇员没有资格享受 FEDVIP。有关更多信息，请阅读有关牙科和视力保险的更多信息。
时遇到的Kolmogorov复杂性
时间遇到的Kolmogorov复杂性的研究与37电路复杂性的研究紧密相关。的确，我们在本文中最仔细地研究了38 kt的措施，最初是定义的，以便在39个对最小电路大小问题（MCSP）的研究中利用Kolmogorov复杂性的框架[4]。如果f是一个长度为40 2 K代表k -ary boolean函数的真实表的串，则kt（f）与最小电路计算f的大小相关。Thus the problem of computing KT 42 complexity (denoted MKTP ) was initially viewed as a more-or-less equivalent encoding of 43 MCSP , and it is still the case that all theorems that have been proved about the complexity 44 of MCSP hold also for MKTP (such as those in [5,9,10,17,21–24,30,31,33,35]).45近年来，MKTP证明了一些硬度结果，这些结果尚不为MCSP [7,8]所知。我们认为，这些结果可以作为MCSP可能是正确的指示47。目前的工作给出了MKTP的显着改善的48个硬度结果。49可降低性和完整性是复杂性武器库中最有效的工具50理论提供了棘手的证据。但是，尚不清楚MCSP还是MKTP 51是NP -Complete；两者都不能证明是np -complete的，甚至对于ZPP而言，也无法证明52岁以下通常≤pm的降低，而没有第一个表明Exp̸= Zpp，这是一个长期的开放53个问题[17,31]。54到目前为止，MCSP和MKTP的最强硬度结果是55，在BPP降低下，这两者都很难[5]。szk是具有统计零知识交互式证明的问题56类，并且包含了57个密码学家的许多问题。的确，如果MCSP（或MKTP）以P/Poly为单位，则没有58个密码编码的单向函数[26]。59我们的主要结果涉及通过将60个查询数量从多项式 - 多种多样的数量减少到一个，从而改善MKTP的硬度结果。在随后的段落中，我们解释了61我们实现这一目标的意义。沿途，我们还获得了一个新的电路，下部为MKTP的62限制；该电路下限是否也适用于MCSP，仍然未知。63 SZK不含NP中包含；在建立这样的遏制之前，64没有希望将[5]减少到≤pm的减少。，但是65我们在本文中接近。niszk是SZK的“非相互作用”子类；当且仅当SZK做到时，它包含66个棘手的问题[18]。我们表明，在≤p / poly m降低下，Niszk 67很难MKTP。（因此，不像[5]中那样问许多查询，而是单个查询68 sufces。1）我们的证明还表明，在BPP减少的情况下，Niszk很难，仅要求一个查询一个查询。与[18]结合使用，这表明MKTP在70个非自适应BPP降低以下的SZK很难，对[5]产生了适度的改进；这有含义71
良好（在驾驶时）-googleapis.com
应对这些挑战，我们提出了驾驶概念，以此作为实现良好驾驶行为的框架。驾驶理由评估驾驶行为在道路使用者之间存在的相互期望之间的一致性中。利用现有文献，我们首先要区分（i）经验期望（即，反映了“遵循某种行为的信念”，借鉴了过去的经验）（Bicchieri，2006年）； （ii）规范性期望（即，基于社会同意的原则，反映了“应该遵循某种行为的信念”）（Bicchieri，2006年）。，由于社会期望自然会随着时间的流逝而自然变化，因此我们引入了第三种期望，促进期望，表示可以展示的行为，以促进运输生态系统的持续改进。我们将驾驶员置于社会规范期望的空间内，并指出现有的与一些经验和促进期望的重叠，这受到技术和物理上可行性的限制。
全原因和血管性痴呆的全基因组范围的荟萃分析
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
饥饿——全在于思想
要理解当今普遍存在的肥胖问题，我们必须回顾过去，更准确地说，回顾人类新陈代谢的进化史。毕竟，我们的大脑和身体与我们的祖先一样。他们没有在糖湖里游泳，也没有从树上摘巧克力棒；相反，食物往往很少，人们经常挨饿。我们的新陈代谢在几个世纪中适应了这些生活条件。“进化教会了大脑和身体，食物并不总是随时可得。每当食物充足时，我们就会学会填饱肚子，为食物匮乏做好准备，”Tittgemeyer 解释道。例如，即使胃已经饱了，饱腹感信号也可能被激活我们的奖励系统所取代。神经递质多巴胺在这方面起着重要作用。另一个信号系统会估计一顿饭的能量含量，并在你的嘴巴咬下第一口之前为身体做好相应的准备。位于大脑下丘脑的神经细胞被称为“饥饿神经元”，参与了这一过程。 “这些细胞只有在我们吃饱的时候才会稍微活跃起来。但当我们饿的时候，它们就会变得非常活跃，”蒂特格梅尔解释道。
生活方式与心血管和全...
目标：开发机器学习（ML）风险分层模型，以预测全因死亡率和心血管死亡率，同时估算生活方式行为因素对模型功效的影响。方法：使用40岁或40岁以上的成年人的全国代表性样本进行了前瞻性队列研究，该样本是从2007年至2010年的美国国家卫生和营养检查调查中得出的。参与者进行了全面的面试和医疗实验室检查，随后，他们的记录与国家死亡指数有关，以进行进一步分析。结果：在包括7921名参与者的队列中，记录了9。75年的平均随访持续时间，共有1911年死亡，包括585例心血管相关死亡。该模型预测了接收器操作特性曲线（AUC）下的区域的死亡率为0.848和0.829。根据ML分数将参与者分为不同的风险群体被证明有效。所有的生活方式行为与全因和心血管死亡率均表现出反相关性。随着年龄的增长，饮食评分和久坐时间的明显影响变得越来越明显，而体育活动的观察到相反的趋势。结论：我们开发了一种基于生活方式行为的ML模型，以预测全因和心血管死亡率。开发的模型为评估与生活方式相关风险的评估提供了宝贵的见解。它适用于个人，医疗保健专业人员和政策制定者，以做出明智的决定。关键词：心血管死亡率，全因死亡率，生活方式行为，风险分层，死亡率预测，机器学习。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
面向设计的全制度全区域7参数短路...
摘要 本文提出了一种基于反转电荷的 MOS 晶体管 7 参数分析模型，旨在开发考虑 MOS 晶体管物理特性的简化分析电路设计方法。所提出的面向设计的模型首次能够描述先进纳米技术的主要短沟道效应以及晶体管漏极电流对漏极电压的依赖性，同时该模型对所有偏置状态（从弱到强反转）和所有工作区域（线性和饱和）均有效。提出了一种基于器件物理的简单程序来估算给定技术的晶体管模型参数。此外，针对不同的设计场景开发了电流导数的解析表达式。通过直接与 28 nm FD-SOI 技术中 N-MOS 晶体管的硅测量值（沟道宽度为 1 µ m，沟道长度为 30 nm、60 nm 和 150 nm）以及使用行业标准紧凑模型执行的模拟进行比较，验证了所提模型的准确性。